网页抓取(天气温度数据),将抓取的数据进行处理,结果保存进入mysql,利用pyecharts处理结果可视化,flask联通前后端,(mysql到pyecharts网页),有首页界面(bootstrap),有登录界面,这个实践项目在vscode上的代码示例教程

时间: 2024-06-08 09:06:28 浏览: 223
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Python+Flask爬虫数据可视化分析大作业(说明文档+数据库文件)高分项目

这个实践项目需要分为多个步骤来完成,下面是一些大致的步骤: 1. 确定项目需求和目标:这个项目的目标是抓取天气温度数据,并将处理结果保存到mysql数据库中。然后,使用pyecharts将数据可视化,并通过flask构建前后端网页,实现mysql到pyecharts的数据传递和展示。 2. 安装必要的库:在vscode上打开终端,安装必要的库,如requests、beautifulsoup4、pymysql、pyecharts等。可以使用以下命令来安装: ``` pip install requests beautifulsoup4 pymysql pyecharts flask ``` 3. 编写抓取天气温度数据的Python脚本:创建一个Python文件,使用requests和beautifulsoup4库抓取天气温度数据,并将数据进行处理,最后将结果保存到mysql数据库中。可以使用以下代码作为参考: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysql # 获取天气温度数据 def get_weather_data(): url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') temperature = soup.select('.tem')[0].text.strip() weather = soup.select('.wea')[0].text.strip() return temperature, weather # 将数据保存到mysql数据库中 def save_to_mysql(temperature, weather): connection = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='password', database='weather_db' ) cursor = connection.cursor() sql = "INSERT INTO weather (temperature, weather) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (temperature, weather)) connection.commit() connection.close() if __name__ == '__main__': temperature, weather = get_weather_data() save_to_mysql(temperature, weather) ``` 4. 创建一个MySQL数据库:在MySQL数据库中创建一个名为weather_db的数据库,并创建一个名为weather的表。可以使用以下命令来创建: ```sql CREATE DATABASE weather_db; USE weather_db; CREATE TABLE weather ( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, temperature VARCHAR(10) NOT NULL, weather VARCHAR(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ); ``` 5. 编写pyecharts可视化脚本:创建一个Python文件,使用pymysql库从mysql数据库中获取数据,并使用pyecharts库将数据可视化。可以使用以下代码作为参考: ```python import pymysql from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 从mysql数据库中获取数据 def get_data_from_mysql(): connection = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='password', database='weather_db' ) cursor = connection.cursor() sql = "SELECT * FROM weather" cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() connection.close() return result # 将数据可视化 def render_chart(data): x_data = [i[0] for i in data] y_data = [i[1] for i in data] chart = Line() chart.add_xaxis(x_data) chart.add_yaxis('温度', y_data) chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='天气温度')) return chart if __name__ == '__main__': data = get_data_from_mysql() chart = render_chart(data) chart.render('render.html') ``` 6. 编写flask应用程序:创建一个Python文件,使用flask构建前后端网页,并将pyecharts生成的HTML文件嵌入到网页中,实现mysql到pyecharts的数据传递和展示。可以使用以下代码作为参考: ```python from flask import Flask, render_template, request import pymysql app = Flask(__name__) # 从mysql数据库中获取数据 def get_data_from_mysql(): connection = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='password', database='weather_db' ) cursor = connection.cursor() sql = "SELECT * FROM weather" cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() connection.close() return result # 渲染flask模板 @app.route('/') def index(): data = get_data_from_mysql() return render_template('index.html', data=data) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 7. 创建flask模板和静态文件:在项目目录下创建一个名为templates的文件夹,创建一个名为index.html的模板文件,使用pyecharts生成的HTML文件嵌入到模板中,实现数据可视化。在项目目录下创建一个名为static的文件夹,将Bootstrap的CSS和JS文件放入其中。 ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>天气温度</title> <link href="{{ url_for('static', filename='css/bootstrap.min.css') }}" rel="stylesheet"> </head> <body> <div class="container"> <h1 class="text-center">天气温度</h1> <div class="row"> <div class="col-md-6"> <table class="table table-bordered"> <thead> <tr> <th>日期</th> <th>温度</th> <th>天气</th> </tr> </thead> <tbody> {% for item in data %} <tr> <td>{{ item[0] }}</td> <td>{{ item[1] }}</td> <td>{{ item[2] }}</td> </tr> {% endfor %} </tbody> </table> </div> <div class="col-md-6"> <div id="chart"></div> </div> </div> </div> <script src="{{ url_for('static', filename='js/bootstrap.min.js') }}"></script> <script src="{{ url_for('static', filename='js/jquery-3.5.1.min.js') }}"></script> <script src="{{ url_for('static', filename='js/echarts.min.js') }}"></script> <script> var chart = echarts.init(document.getElementById('chart')); chart.setOption({ tooltip: { trigger: 'axis' }, legend: { data: ['温度'] }, xAxis: { type: 'category', data: [{% for item in data %}"{{ item[0] }}",{% endfor %}] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ name: '温度', type: 'line', data: [{% for item in data %}{{ item[1] }}, {% endfor %}] }] }); </script> </body> </html> ``` 8. 运行flask应用程序:在vscode中打开终端,运行flask应用程序,然后在浏览器中访问http://127.0.0.1:5000/,即可看到数据可视化的结果。 以上就是这个实践项目的大致步骤,具体实现过程中可能需要根据实际情况进行一些调整。
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